机器学习(决策树)

决策树

===

决策树简介

你是否玩过二十个问题的游戏,游戏的规则很简单:参与游戏的一方在脑海中想象某个事物,其他参与者者向他提问题,只允许提20个问题,问题的答案也只能用对或错回答。问问题的人通过推断分解,逐步缩小待猜测事物的范围。
决策树的工作原理与20个问题类似,用户输入一系列的数据,然后给出游戏的答案。我们经常使用决策树处理分类问题,近来的调查表明,决策树也是最经常使用的数据挖掘算法。它之所以如此流行,一个很重要的原因就是不需要了解机器学习的知识,就能搞明白决策树是如何工作的。

查看更多

评论

机器学习(k-近邻算法)

k-近邻算法

===

先来一个简单的例子,我们如何来区分动作类电影与爱情类电影呢?动作片中存在很多的打斗镜头,爱情片中可能更多的是亲吻镜头,所以我们姑且通过这两种镜头的数量来预测这部电影的主题。简单的说,k-近邻算法采用了测量不同特征值之间的距离方法进行分类。

优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定
缺点:计算复杂度高、控件复杂度高
适用数据范围:数值型和标称型

首先我们来理解它的工作原理:

查看更多

评论

机器学习(简述)

何谓机器学习

机器学习,就是把无序的数据,转换成有用的信息。


关键术语

在入门机器学习之前,我们先了解一些简单的术语:

  • 特征:也称作属性
  • 训练集:训练机器大脑的样本,包含特征与目标变量
  • 测试数据:用于测试机器学习算法的效果,测试数据通常不包含目标变量,目标变量有机器学习算法得出
  • 精确度:比较预测结果与实际结果

查看更多

评论

2016总结

我的2016

2016年2月,正式开始工作,上家公司(轻客)由于投资方的原因主动破产,我们属于坚持梦想的那一批人,将轻客改名为荟萃,继续为企业提供人力众包等服务。条件也算辛苦,我们6个人在原来老大租的房子里办公,虽然人少,但是生活很充实。改版,重构,写代码,想解决方案,去浙大踢球,打LOL(而且跟他们学会了打羽毛球)。就这样我们一直坚持到了5月中旬,投资方有音讯了,是一位上海的投资人。但是这个时候由于一些经济上的问题,不得不选择了离开这个目前还没有薪资的小团队。我是在15年的8月底加入这家公司,前前后后大概一年的时间,认识了这一帮能文能武能玩耍效率高的朋友,在这里我成长了许多,碰到了爱的人(虽然现在已经分手了,但是毕竟爱过),学习到了许多新的知识,并且开始学习做技术架构。我和公司的另一名手淘挖来的好兄弟一起搞完了轻客的即时通讯框架,HTML本地缓存框架,花了有一些时日,让人可以得到安慰的的是,这些框架的稳定性很好。

查看更多

评论

快速搭建属于自己的斗鱼TV

让小白也可以快速搭建属于自己的斗鱼TV的教程

简明扼要,开始干活:

  • 打开qiniu.com注册个人开发者帐号
  • 申请直播空间

查看更多

评论

WebApp问题整理

问题列表

伪类 :active 生效

要CSS伪类 :active 生效,只需要给 document 绑定 touchstarttouchend 事件

<style>
a {
  color: #000;
}
a:active {
  color: #fff;
}
</style>
<a herf=foo >bar</a>
<script>
  document.addEventListener('touchstart',function(){},false);
</script>

消除 transition 闪屏

两个方法

查看更多

评论

SwiftTips(一)

最新1年的Swift小Tip与一些建议阅读源码或者使用到项目中的开源库

查看更多

评论

如何利用Swift解析MarkDown

由于自己的开源项目需要使用MarkDown作为主要的文本语法,本该由iOS小组同学负责的东西由于他有点事情所以就改为由我负责了。由于也是第一次接触在Swift上边解析MarkDown,所以先去了解了一些github上边的开源项目,但是少之又少,而且实现的功能都很简单(大多数都是使用NSAttributeString来实现简单的加粗、倾斜、下划线),并不能达到我所期望的效果(支持90%以上的MarkDown并支持HTML)。

更新,IBM提供了C库用来解析MardDown到HTML

如何解决问题

首先根据经验,我首先想到的是CoreText + Regex。没错,给我一段MarkDown的文本,先用Regex匹配出每一个MarkDown的Element,然后使用CoreText绘制出来,如果是图片则预先占位,表格则细化解析,绘制。尝试着下手之后,发现MarkDown的语法不是一般的多,这样写下去光是解析器我可能要写一个月左右(编码、测试等)。

查看更多

评论

移动H5前端性能优化注意点

希望得到的最好的效果:

PC优化手段在Mobile侧同样适用

  1. 最多三秒钟渲染完成单屏或者使用Loading
  2. 基于3G/4G移动网络下,每屏幕资源不超过1024KB
加载优化
  • 合并CSS、JavaScript
  • 合并小图片、使用雪碧图
  • 缓存一切可以缓存的资源,部分资源css、js使用src="abc.css?cacheVersion=1"来控制版本
  • 使用长Cache
  • 压缩HTML、CSS、JS
  • 启用GZip
  • 使用首屏加载

查看更多

评论

如何迈出第四步(数据展示)

数据的获取与展示是每个App必不可少的功能,最常见的就是列表(iOS的TableView,Android的ListView)。在RN中当然也有ListView,第四步将在第三步建立好衔接的基础下,完成2个列表视图的构建,并加入网络请求知识(也就有下拉刷新了)。首先,我们去寻找一个接口,用以获取数据。这里为了方便直接使用聚合,我这里是找了一个微信文章推荐的接口:

1
http://v.juhe.cn/weixin/query?pno=1&ps=20&key=1cb0962fb0fb73dae41d96e88733ac96

参数:

  1. pno:页码
  2. ps:每页内容个数
  3. key:我的key,上边的可以直接拿去使用

接下来继续打开项目,进行编码,首先我们需要的是获取数据进行展示,在News.js中。

查看更多

评论